原文:聚类算法1-概念、聚类算法和分类算法的区别

聚类算法的概念 一种典型的无监督学习算法, 主要用于将相似的样本自动归到一个类别中 计算样本和样本之间的相似性,一般使用欧式距离 聚类算法分类 粗聚类 细聚类 聚类算法与分类算法最大的区别 聚类算法是无监督的学习算法,而分类算法属于监督的学习算法。 聚类算法在现实中的应用 用户画像,广告推荐,Data Segmentation,搜索引擎的流量推荐,恶意流量识别 基于位置信息的商业推送,新闻聚类, ...

2021-09-26 09:58 0 215 推荐指数:

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聚类算法分类算法总结

原文:http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 基于划分聚类算法(partition clustering) k-means ...

Wed Jul 01 23:26:00 CST 2020 0 555
聚类算法分类算法总结

聚类算法总结 原文: http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 聚类算法的种类: 基于划分聚类算法(partition clustering ...

Tue Sep 22 05:56:00 CST 2015 0 19109
聚类算法分类算法总结

聚类算法总结 原文: http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 聚类算法的种类: 基于划分聚类算法(partition clustering ...

Sun Dec 30 20:18:00 CST 2018 0 2089
聚类算法

一、聚类算法简介 聚类是无监督学习的典型算法,不需要标记结果。试图探索和发现一定的模式,用于发现共同的群体,按照内在相似性将数据划分为多个类别使得内内相似性大,内间相似性小。有时候作为监督学习中稀疏特征的预处理(类似于降维,变成K类后,假设有6类,则每一行都可以表示为类似于000100 ...

Thu Sep 15 07:33:00 CST 2016 2 25470
聚类算法

聚类算法有很多,常见的有几大类:划分聚类、层次聚类、基于密度的聚类。本篇内容包括k-means、层次聚类、DBSCAN 等聚类方法。 k-means 方法 初始k个聚类中心; 计算每个数据点到聚类中心的距离,重新分配每个数据点所属聚类; 计算新的聚簇集合的平均值作为新 ...

Thu Apr 13 06:14:00 CST 2017 0 2769
聚类算法

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、简介 1.聚类算法的应用领域 用户画像,广告推荐,Data Segmentation,搜索引擎的流量推荐,恶意流量识别 基于位置信息的商业推送,新闻聚类,筛选排序 图像分割,降维,识别 ...

Tue Sep 10 19:20:00 CST 2019 0 674
聚类算法

聚类算法 李鑫 2014210820 电子系 1、kmeans算法 1.1Kmeans算法理论基础 K均值算法能够使聚类域中所有样品到聚类中心距离平方和最小。其原理为:先取k个初始聚类中心,计算每个样品到这k个中心的距离,找出最小距离,把样品归入最近的聚类中心,修改中心点 ...

Fri Mar 11 03:35:00 CST 2016 0 2315
kNN与kMeans聚类算法区别

KNN K-Means 目的是为了确定一个点的分类 目的是为了将一系列点集分成k类 KNN是分类算法 K-Means是聚类算法 监督学习,分类目标事先 ...

Mon Oct 10 22:16:00 CST 2016 1 19410
 
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